Analisi dei dati: che cos'è e perché è importante?
L'analisi dei dati trasforma informazioni grezze in conoscenze preziose per le aziende. Scopri le fasi, le tecniche e le applicazioni della data analytics per ottimizzare i processi decisionali e la competitività aziendale.
Al giorno d’oggi, in un mondo complesso e frenetico, le aziende hanno la necessità di raccogliere una vasta mole di dati per poter mantenere la propria competitività sul mercato, per soddisfare le esigenze dell’utenza, risolvere i problemi della clientela e migliorare le proprie strategie commerciali.
I dati inizialmente raccolti sono potenzialmente utili, ma occorre filtrarli ed elaborarli affinché si possa ricavarne informazioni efficaci.
Per questo motivo le aziende si avvalgono dell’analisi dei dati, una branca della scienza dei dati, che si concentra sulla trasformazione di questi in informazioni utilizzabili. Questo processo è un ottimo alleato delle aziende per plasmarne e definire i processi decisionali, per facilitare la comprensione dei propri prodotti e il loro posizionamento sul mercato, per personalizzarli, per ottimizzare il processo produttivo, per migliorare l’esperienza dei clienti e fornire assistenza mirata e per mantenere la propria competitività.
Sommario
Cos’è l’analisi dei dati
L’analisi dei dati o la data analytics è la scienza che applica funzioni matematiche, statistiche e logiche per trasformare il dato grezzo in informazione utilizzabile per decisioni e indicazioni in ambito aziendale.
Possiamo datare gli albori dell’analisi dei dati nel periodo a cavallo tra il XVIII e il XIX secolo, quando Charles Joseph Minard e William Playfair, due economisti, iniziarono a raccogliere dati sulle attività di importazione ed esportazione dei generi alimentari e del cotone del Regno Unito e, più in generale, dell’Europa.
L’applicazione di matematica e statistica insieme all’ausilio di potenti software hanno perfezionato le tecniche di estrapolazione dei dati.
Fasi dell’analisi dei dati
Per ottenere informazioni utilizzabili concretamente per i vari processi aziendali, l’analisi dei dati si sviluppa secondo diverse fasi, a partire dal dato “grezzo”, a volte usate contemporaneamente, a volte singolarmente.Il primo step, che precede l’inizio vero e proprio della ricerca di dati, è l’identificazione del problema che si vuole risolvere o dell’obiettivo che si desidera raggiungere. Una volta appurato il problema o l’obiettivo, si potranno scegliere le metodologie più proficue da applicare alla ricerca.
A questo punto inizia la fase vera e propria di raccolta dei dati, la data collection, provenienti da una vasta gamma di fonti. Questi dati sono ancora impuri e devono essere elaborati e classificati, quindi sottoposti a controlli di integrità e convertiti in un formato che può essere utilizzato nelle fasi successive.
Il passaggio seguente prevede la verifica della coerenza: i dati vanno completati se non lo sono, vanno eliminati eventuali duplicati e corretti se contengono imprecisioni. Questa fase è conosciuta come data cleansing.
Completati i passaggi precedenti, il data analyst può finalmente iniziare la data analytics, applicando la metodologia più adeguata, vale a dire scegliere se ricorrere a un’analisi di tipo quantitativo, che fornirà un risultato numerico rappresentabile in forma di grafici o tabelle, o a un’analisi di tipo qualitativo, che produrrà un contenuto testuale.
Tipologie di analisi dei dati
La tipologia di analisi dei dati più applicata è l’analisi descrittiva, in grado di interpretare quanto avvenuto nel passato per supportare l’azienda nelle decisioni per il futuro. L’analisi diagnostica è un tipo di analisi descrittiva ulteriormente approfondita.
L’analisi predittiva, come suggerisce la denominazione, elabora i dati estrapolati per ricavare previsioni su possibili comportamenti futuri ricorrendo anche all’ausilio della machine learning.
Infine, l’analisi prescrittiva dei dati, individua le implicazioni possibili fornendo decisioni automatizzate.
Tecniche di analisi dei dati
Il processo di analisi dei dati sfrutta semplicemente delle tecniche di calcolo, tra cui sono annoverate:
- l’elaborazione del linguaggio naturale, che permette ai calcolatori di interpretare il linguaggio umano, sia scritto sia parlato
- il text mining, una tecnica sviluppata per codificare le tendenze all’interno dei contenuti testuali
l’analisi dei dati sensoriali, una tecnica che permette di filtrare i dati generati da sensori - l’analisi outlier, utilizzata per identificare le incongruenze tra i dati
In conseguenza dell’aumento del volume dei dati da analizzare, anche le tecniche di analisi sono state perfezionate e implementate con la tecnologia. Le tre tecniche principali di analisi dei dati sono business intelligence, data mining e data visualization.
I software di business intelligence (o strumenti di BI), supportano le decisioni aziendali con un approccio descrittivo e diagnostico ai dati provenienti da diverse fonti sfruttando un modello semantico.
Il data mining si avvale della statistica e del machine learning interpretando i pattern ottenuti dai dati analizzati.
La data visualization si avvale delle rappresentazioni grafiche dei dati al fine di identificare anomalie o rilevare potenzialità.
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Applicazioni dell’analisi dei dati
La data analytics non viene utilizzata solo dalle grandi aziende; anche le piccole e medie imprese ricorrono a questa scienza per monitorare la propria competitività e l’esperienza dell’utenza.
Uno dei principali ambiti applicativi dell’analisi dei dati è sicuramente il marketing, per proporre un targeting mirato sulla base dell’esperienza del cliente.
Gli stop alla produzione causano ingenti perdite di denaro alle aziende e richiedono l’impiego di ulteriori risorse: in questo filone si inserisce il manufacturing, deputato a evitare guasti e interruzioni nella catena produttiva.
Anche i dati finanziari vanno sottoposti a un’attenta interpretazione e classificazione, volte a individuare trend e andamento dei mercati o a prevenire frodi. Tutto questo è possibile avvalendosi del finance.
Altri aspetti fondamentali nell’organizzazione aziendale sono lo stoccaggio e la distribuzione delle merci, analizzati dalla logistics.
Per concludere, scongiurare l’intrusione nei propri sistemi è di vitale importanza per le aziende. La sicurezza informatica è quindi un importante ambito applicativo dell’analisi dei dati per monitorare la comunicazione con l’esterno.
Tipologie di dati
I dati si suddividono in due tipologie: dati strutturati e dati non strutturati.
I dati strutturati sono più facili da elaborare con le tecnologie tradizionali, vengono conservati in basi di dati di tipo relazionale e vengono utilizzati per analizzare il passato.
I dati non strutturati sono tutti quelli reperibili sui social media, provenienti da sensori e sono conservati in basi di dati di tipo non relazionale. Possono essere utilizzati per azzardare previsioni del futuro.
Big Data
Quando si parla della data analytics è opportuno soffermarsi anche sui big data.
Il termine big data si riferisce alla gestione di una vasta mole di dati, strutturati e non strutturati. Il processo di elaborazione li converte in business intelligence. Data l’enorme quantità di informazioni e le potenzialità di collaborazione, i big data vengono analizzati in cloud. Questo influisce sull’ulteriore sviluppo di software e metodologie di conservazione, al fine di recuperare in tempi rapidi i dati.
Anche l’analisi dei big data avviene per fasi:
- la raccolta dei dati si sviluppa identificandone prima le origini ricorrendo a processi ELT (acronimo di estrazione, caricamento, trasformazione: prima si procede a caricare i dati in archivio, poi alla trasformazione nel formato adatto) o al processo ETL (acronimo di estrazione, trasformazione, caricamento: funziona invertendo le fasi descritte per il processo ELT, quindi prima avviene la trasformazione nel formato adatto e poi l’archiviazione)
- l’archiviazione, che permette di conservare i dati in warehouse o archivi data lake. Il warehouse è un tipo di database che conserva dati strutturati, mentre il data lake tratta sia dati strutturati che dati non strutturati
- l’elaborazione dei big data prevede diverse possibilità: l’elaborazione centralizzata (avviene su un server centrale), l’elaborazione distribuita (suddivisa su più server), l’elaborazione in batch (analisi di big data accumulati nel tempo) e l’elaborazione in tempo reale (questo tipo di elaborazione è continuo)
- la pulizia è la fase atta a rimuovere duplicati, incongruenze o formati errati
- l’analisi vera e propria, articolata in analisi descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva
Conclusione
Visibilità, competitività, risoluzione dei problemi, assistenza alla clientela, continuità del processo produttivo sono solo alcuni degli aspetti cruciali per un’azienda. L’importanza di raccogliere dati, processarli fino a ottenere informazioni interpretabili e utilizzabili agevola queste attività.
Le diverse tipologie di analisi e le loro applicazioni danno la possibilità sia di comprendere eventi passati, sia di attuare previsioni per gli eventi futuri, in una sorta di slogan “analizzare il passato per migliorare il futuro”.
Grazie alla combinazione di questi due aspetti le aziende entrano in possesso di una visione d’insieme che permette loro di prendere decisioni e stabilire strategie efficaci per la loro competitività.
L’analisi dei dati è un investimento utile per le aziende?
Quali sono i vantaggi dell’analisi dei dati?
L’analisi dei dati si occupa anche di sicurezza informatica?
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